今年，北京高考考場的核查進入方式與往年有些不同，監考員會核查考生“刷臉”成功后方能進入考場，而不再僅通過人眼核查的方式逐一核對考生照片與面容。此項措施極大地提升了識別效率與核查精准度，並在當前常態化疫情防控的要求下保証了考生與監考員的健康。那麼，人臉識別技術的基本原理是什麼？不同的人臉識別技術有何差異？我們真的不能把自己的照片公之於眾嗎？

人臉識別技術的基本原理

德國哲學家萊布尼茨曾說：“世界上沒有兩片完全相同的樹葉”。其實，任何自然出生的生物體都不可能完全一致，哪怕是人類中常見的雙胞胎、多胞胎，盡管有著極為類似的相似程度，但究其細節或多或少都會因先天基因或后天環境造成個體差異。

個體的差異性，即是人臉識別技術的核心。

一般來說，傳統的人臉識別系統主要包括圖像攝取、面部定位、信息預處理及特征識別四個模塊。通常依靠輸入含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數據庫中的若干已知身份的人臉圖像或者相應編碼，輸出面部相似度得分。人臉識別技術隸屬於計算機技術研究領域，同時也是一種生物特征識別技術，具體是通過面部的特征對人類個體進行區分。目前的基於深度學習的人臉識別系統已經沒有上述四個明顯的模塊，可以通過端到端的方式進行人臉識別。任何識別系統都是經過與已有數據信息進行比對后給出匹配率，根據閾值條件給出是否一致的結論。所以，人臉識別的前提是數據庫中已有你的面部信息。

這些已經存在的特征信息是怎麼來的呢？在現如今網絡實名制的年代，信息安全部門或相關軟件開發者會基於每位公民身份証上照片的圖像信息，或是首次開通有關個人隱私類型的服務時攝取到的圖像信息，利用特定的算法對圖像面部進行特征值提取，例如眼睛、鼻子等器官的形狀、位置以及相互間的距離等，同時將圖像中的這些面部特征轉化為數字化的信息，最后再將這些信息專門儲存在一個不可隨意讀取的安全存儲空間內，等待每次識別時將數據從安全空間內調取出來再進行信息比對，這便是人臉識別系統的基本原理。因為每個人的面部特征都會隨著年齡的變化而變化，所以在一段時間后或者面部信息發生改變后，需要重新錄入最新的面部圖像信息或者需要設計能對年齡變化不敏感的魯棒人臉識別新算法，以保証識別的精准度與安全性。

那麼，人臉識別安全嗎？是不是隨便一個人拿自己的照片就可以通過識別呢？

主流人臉識別技術的差異

現如今，基於不同算法結構提取面部特征值的面部識別系統層出不窮，識別精准程度與安全性也各不相同。當下，基於主流移動設備的人臉識別技術主要分為兩類，一類是基於2D平面的傳統面部識別技術，相對較少的圖像特征信息影響識別的安全性，早期的面部識別甚至真的可以被照片輕鬆解鎖。隨后個別廠商推出的紅外面部識別技術，雖能夠在暗光甚至純黑環境下實現面部解鎖，但仍可以通過對照片的面部特征信息進行處理后實現照片解鎖，整體的安全性很難讓人放心。

2D面部識別技術的安全性挑戰更多是由於物理層面上緯度數量較少，算法的空間與時間復雜度不足以達到金融交易的安全閾值，所以此類面部識別技術在智能手機終端一般不作為金融類型APP的生物支付方式，大多是在手機屏幕解鎖層面輔助其他解鎖方式而達到快速解鎖的目的。

另一類主流移動設備人臉識別技術則為基於3D立體面部識別技術，它與2D面部識別技術不同的是需要硬件設備或3D模型提供支持，通常是利用3D結構光攝像系統在錄入和識別除面部器官的形狀、位置、相互間距外，還使被識別的面部增加了深度這一信息。例如，3D結構光攝像系統通過點陣投影器，向面部主動投射出大量可被紅外鏡頭快速識別的光點，結構光組會對每一個光點投影進行測距，從而快速精准地獲取到帶有深度的面部信息。

此外，3D結構光系統對人臉識別並不只是基於單一的面部圖像，而是不斷更新的立體面部信息，因此哪怕是發型，胡須發生變化甚至是化妝后也基本不會出現面部無法被識別的情況。

人臉識別技術的應用場景與安全性

隨著人臉識別技術安全性與識別率的提升，越來越多的應用場景在日常生活中都得以展現。在一些小區、監獄、學校以及寫字樓的智能門禁系統以通過人臉識別辨識進入者的身份﹔在銀行、商場、機場等公共人員聚集型場所通過攝像監視系統對人群進行監視，以達到身份識別的目的，保証大眾的安全﹔在網絡應用層面，利用人臉識別輔助網絡支付，以防冒充消費行為，此外在個別區域進行社保智能查詢、支付、領取都會進行人臉識別與活體檢測，極大程度地保証了大眾合法利益。此外，3D結構光系統模組除了能夠實現面部檢測的功能外，還可以對使用者的體態，動作完成對應的檢測，這些功能也常被用於虛擬現實技術領域，讓我們能夠突破“次元壁”，切身感受虛擬世界的魅力。

在日常生活中，我們會遇到各式各樣的攝像裝置，人們不禁會擔憂“流媒體時代，個人面部信息很容易就會被公之於眾，如何才能保証面部隱私呢？”。關於這個問題，技術人員在人臉識別技術問世的初期，就已經在考慮如何提升面部識別系統的安全性能，從最初的2D平面面部識別技術逐漸發展至3D立體面部識別技術，直至當下的3D立體面部識別外加活體檢測技術（在驗証時會要求被驗証者做出“眨眨眼、張張嘴，轉轉頭”等動作，以保証活體特性），都是為了提升面部識別安全性所做出的努力與技術更迭。需要強調的是，若我們在日常生活中遇到陌生人拿著攝像設備在未經許可的情況下，對我們的面部進行拍攝，請一定要進行遮擋、阻止並質問其原因。一方面是為了保護我們的肖像權，另一方面更是為了保護我們的面部信息隱私。

把關專家：江南大學科學技術研究院院長、教授吳小俊。

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